論文の概要: Assessing Uncertainty Estimation Methods for 3D Image Segmentation under Distribution Shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06937v1
• Date: Sat, 10 Feb 2024 12:23:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 18:31:08.607481
• Title: Assessing Uncertainty Estimation Methods for 3D Image Segmentation under Distribution Shifts
• Title（参考訳）: 分布シフト下における3次元画像分割の不確かさ推定手法の評価
• Authors: Masoumeh Javanbakhat, Md Tasnimul Hasan, Cristoph Lippert
• Abstract要約: 本稿では, 分布シフトしたサンプルを検出するために, 最先端ベイズ法と非ベイズ法を併用する可能性について検討する。 後部分布における一様あるいは多様の局面を捉えるために, 3つの異なる不確実性推定法を比較した。 その結果, 後方分布におけるマルチモーダル特性に対処できる手法により, より信頼性の高い不確実性推定が可能であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.36832029288386137
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, machine learning has witnessed extensive adoption across various sectors, yet its application in medical image-based disease detection and diagnosis remains challenging due to distribution shifts in real-world data. In practical settings, deployed models encounter samples that differ significantly from the training dataset, especially in the health domain, leading to potential performance issues. This limitation hinders the expressiveness and reliability of deep learning models in health applications. Thus, it becomes crucial to identify methods capable of producing reliable uncertainty estimation in the context of distribution shifts in the health sector. In this paper, we explore the feasibility of using cutting-edge Bayesian and non-Bayesian methods to detect distributionally shifted samples, aiming to achieve reliable and trustworthy diagnostic predictions in segmentation task. Specifically, we compare three distinct uncertainty estimation methods, each designed to capture either unimodal or multimodal aspects in the posterior distribution. Our findings demonstrate that methods capable of addressing multimodal characteristics in the posterior distribution, offer more dependable uncertainty estimates. This research contributes to enhancing the utility of deep learning in healthcare, making diagnostic predictions more robust and trustworthy.
• Abstract（参考訳）: 近年、機械学習は様々な分野で広く採用されているが、医療画像に基づく疾患の検出と診断への応用は、実世界のデータの分散シフトのために依然として困難である。 実際の設定では、デプロイされたモデルはトレーニングデータセット、特に健康領域で大きく異なるサンプルに遭遇し、潜在的なパフォーマンス上の問題を引き起こす。 この制限は、健康アプリケーションにおけるディープラーニングモデルの表現性と信頼性を妨げる。 したがって、保健部門における分布シフトの文脈において、信頼性の高い不確実性推定を行える方法を特定することが重要となる。 本稿では,切削エッジベイズ法と非ベイズ法を用いて分布シフトサンプルの検出を行い,セグメント化タスクにおける信頼性と信頼性の確保を目指す。 具体的には、3つの異なる不確かさ推定法を比較し、それぞれが後方分布のユニモーダルあるいはマルチモーダルな側面を捉えるように設計した。 本研究は, 後方分布におけるマルチモーダル特性に対処できる手法が, 信頼性の高い不確実性推定を提供することを示した。 この研究は、医療におけるディープラーニングの有用性の向上に寄与し、診断予測をより堅牢で信頼性の高いものにする。

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